Přesnější diagnostika rentgenových snímků i trénink mladých lékařů. Šumperští radiologové testují umělou inteligenci

„Toto je ukázka menšího nálezu. Systém označil v plíci takový malý proužek a tady ještě drobné adheze na bránici,“ popisuje rentgenový snímek plic primář radiodiagnostického oddělení Nemocnice Šumperk Jiří Gerold. Umělá inteligence na něm s pomocí obdélníků označila místa, která vyhodnotila jako nálezy.

„Nezkušené oko tam nic moc nevidí. Systém ale ložiska označuje správně,“ říká lékař, který na novém systému umělé inteligence oceňuje i možnost zaučování mladých radiologů.

„Software může mladým radiologům pomoct v tom, že je navede. Při kontrole, kterou následně provádí starší radiolog, se pak hodnotí, zda je to správně, nebo není. Mladý radiolog se tak postupně učí a získává zkušenosti.“

Nahradí AI lékaře?

Práci lékařů umělá inteligence nenahradí. Podle primáře Jiřího Gerolda ji však může výrazně zefektivnit. Třeba tím, že se po prvotním zhodnocení softwarem začnou primárně věnovat snímkům s nálezy.

„To bude pro nás velmi důležité. Když už si budeme jisti, že systém s velkou pravděpodobností vyhodnocuje negativní snímky dobře, budeme moct popisovat i snímky patologické.“

K primárnímu popisování snímků ale podle radiologa umělá inteligence využívána nebude. „Spíše si myslím, že nám to může pomoct při diagnostické nejistotě. Pokud bude v určitých částech snímku něco nejasného, systém nás upozorní na to, že tam něco je.“

Nácvik umělé inteligence

Aby byla umělá inteligence schopná jednotlivé nálezy rozpoznat, musela nejprve zanalyzovat stovky tisíc rentgenových snímků plic. „Nejdříve jsme sesbírali rentgenové snímky z jednotlivých pracovišť v anonymizované podobě. Poté jsme sestavili tým více než 40 radiologů, kteří snímky popsali. Následně jsme dělali porovnávání, kdy se minimálně dva radiologové museli shodnout na tom, zda tam patologie je, či není. Teprve pak jsme mohli natrénovat náš systém umělé inteligence,“ vysvětluje Daniel Kvak, jeden ze zakladatelů českého start-upu Carebot, který systém vyvíjí.

Díky analýze informací je software schopen naučit se vzory, které se můžou opakovat. „Třeba ložisko má svůj specifický tvar, výpotky se vyskytují na určitých místech v rámci plic. A díky tomu se umělá inteligence učí, co se na rentgenovém snímku hrudníku může vyskytnout,“ dodává odborník z Masarykovy univerzity.

Radiologové šumperské nemocnice software testují od letošního března. Za tu dobu vyhodnotil rentgenové snímky plic více než tří a půl tisíc pacientů. Systém brzy začnou využívat také lékaři interního oddělení. Do budoucna by se umělá inteligence mohla uplatnit také v mamografii nebo v magnetické rezonanci.